XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System农业气象
支持农作物和牲畜系统的农业气象
大气数值模型和再分析为各种应用生成了宝贵的天气和气候信息。其中，农业从所提供的数据中获得了相当大的附加值。这些数据允许创建情景和/或集合，以评估源自气候和植物生产方面的复合不确定性。在这项工作中，我们使用两种大气产品和 AquaCrop 模型来研究 2015 年夏季波河谷农业生产对气候条件以及作物类型和灌溉方法的影响和敏感性。这两个产品是一组使用天气研究和预报 (WRF-ARW) 模型的 3 公里分辨率免费模拟，用作灌溉用水需求的情景，以及 6 公里 COSMO-REA6 再分析，提供大气参考数据集。AquaCrop 模型仅强制使用波河谷的农田网格点，我们测试了作物模型对初始土壤水分、灌溉管理、土壤和作物类型等参数的敏感性。初步结果表明，对于小麦而言，产量反应取决于气象输入数据，COSMO-REA6 产量高于 WRF-ARW 产量，并且取决于土壤中的粘土含量。此外，AquaCrop 输出的物理集合（每日水通量、土壤水分和作物产量）将与哥白尼 2015 年的季节性预报产品进行比较
北卡纳塔克邦天气和农业气象咨询公告
降雨量 (mm) 0 0 0 0 0 最高温度 ( ᵒ C) 30 30 30 29 29 最低温度 ( ᵒ C) 18 17 17 17 17 最大相对湿度 (%) 81 77 75 78 73 最小相对湿度 (%) 30 26 30 30 28 风速 (KMPH) 10 8 11 9 6 风向 (度) 77 93 117 120 115 云量 (Okta) 5 2 3 4 3 地区 04.01.2025 05.01.2025 06.01.2025 07.01.2025 08.01.2025
仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）Haw的农业气象模型在不同的灌溉频率1
摘要：这项研究的目的是校准和验证仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，为了模拟农作物产量并使模型适用于半干旱区域中产量的模拟。Aquacrop Model 5.0具有四个模块，涵盖了与气候，农作物，灌溉和土壤有关的方面，这些模块是在Semiarid（INSA）的实验农场进行的一项实验中收集的数据，该实验位于位于PB Campina Grande City，PB，Mesoregion，Braz agraz的PB市政府。基于这些数据，进行了产量估计，观察水对作物产量的影响。为了验证模型，将在7和28天的灌溉频率下在田间获得的数据与Aquacrop模型估计的结果进行了比较。针对仙人掌品种Opuntia stricta（Haw。）HAW，对模拟生产率的令人满意的结果，使Aquacrop成为适用于模拟产量和对这些农作物水应力的响应的模型，这可以帮助生产者在其财产上的决策过程中为生产者提供帮助。
1900 年至 2000 年中国农田历史重建 ...
1 南京信息工程大学应用气象学院生态研究所，江苏省农业气象重点实验室，南京，210044 2 南京大学地理与海洋科学学院，南京，210023 5
Prashant P. Bartakke
利用自动气象站数据获取降雨数据，为期两天的数据驱动预测分析与建模全国研讨会-2024（DDPAM'2024）2024 年 3 月 19-20 日，桑巴尔普尔大学，摘要卷第 25 页 [2] B Sudarsan Patro 和 PP Bartakke，“使用长短期记忆算法进行每日降雨预测”，气候变化与农业生态系统国际会议：威胁、机遇和解决方案（INAGMET）'2024，农业气象学家协会贝拿勒斯印度教大学印度气象局南亚农业气象论坛，2024 年 2 月 8-10 日。
